Боднар, Остап Васильович2024-04-182024-04-1820232024Боднара О. В. Глибоке навчання з підкріпленням для високошвидкісного торгівлі на біржі : пояснювальна записка до бакалаврської кваліфікаційної роботи : 122 «Комп’ютерні науки» / Остап Васильович Боднар ; Національний університет «Львівська політехніка». – Львів, 2023. – 69 с.https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/61765Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-413 Боднаром Остапом Васильовичем. Тема “Глибоке навчання з підкріпленням для високошвидкісного торгівлі на біржі”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є створення високоефективної, швидкої та надійної моделі для системи автоматичної високочастотної торгівлі криптовалютою із використанням методу машинного навчання: deep reinforcement learning (DRL). Об’єктом дослідження є автоматизовані системи торгівлі, які базуються на методах та підходах машинного навчання. У роботі була розроблена нейромережа для оптимального вибору торгових стратегій та натренована, використовуючи навчання з підкріпленням. Для тренування використовувалися OHCLV та LOB даних про торгівлю Bitcoin та додаткових метрик, що враховують стан ринку. Важливими особливостями розробленої моделі є викорстання двох входів даних у поєднані зі конволюційними та рекурентними, а також об’єднання векторів-ознак цих шарів за допомогою глибокого MLP (Multi-layer perceptron) та передбачення на виході однієї із 17 значень простору дій. Незважаючи на те, що модель тренувалася не довго, результати тренування моделі є задовільними: отримання у середньому 2.5% прибутку на добу. Для покращення цього показника достатньо продовжити тренування моделі. Подальші дослідження можуть включати перевірку стійкості моделі до екстремальних ринкових умов та інтеграцію з реальними біржами для тестування на реальних даних. Дана робота підкреслює потенціал глибокого навчання з підкріпленням у сфері автоматичної торгівлі криптовалютами та надає основу для подальших досліджень у цій галузі. Bachelor's qualification work performed by a student of the group KN-413 Bodnar Ostap Vasylovych. Theme "Deep Reinforcement Learning for high- speed stock trading". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in the specialty 122 "Computer Science". The purpose of this work is to create a highly efficient, fast, and reliable system for making autonomous decisions to sell, buy, or hold shares using reinforcement learning.торгівля криптовалютою, передбачення цін на акції, система прийняття рішень, глибоке навчання із підкріпленням, decision-making system, trading, stock forecasting, machine learning, reinforcement learning.Students_diploma69